Talk | UCSB博士生赵宣栋：生成式AI时代的水印技术

本期为TechBeat人工智能社区第546期线上Talk！

北京时间11月15日(周三)20:00，UC Santa Barbara博士生—赵宣栋的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “生成式AI时代的水印技术”，系统地介绍了他的团队在水印技术已经成为解决检测AI生成内容，防止AI滥用问题的一个可行方法所做的一系列研究成果。

Talk·信息

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主题：生成式AI时代的水印技术

嘉宾：UC Santa Barbara博士生 赵宣栋

时间：北京时间 11月15日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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随着生成式人工智能模型变得越来越强大，水印技术已经成为解决检测AI生成内容，防止AI滥用问题的一个可行方法。在这次分享中，讲者将讨论最近两篇论文中关于文本和图像中水印方法的鲁棒性和安全性的研究。

第一篇论文《Provable Robust Watermarking for AI-Generated Text》为大型语言模型（LLMs）的水印提供了一个理论框架，并提出了一种添加水印的方法，该方法对生成质量、检测准确性和对文本编辑的鲁棒性提供了保证。

第二篇论文《Invisible Image Watermarks Are Provably Removable Using Generative AI》阐明了图像水印的安全性。论文介绍了一系列具有可证明保证的再生攻击，用于移除任何基于像素的图像水印。

Talk大纲

1、介绍水印技术的背景，常用的检测AI生成内容的方法。

2、介绍如何在大语言模型中添加水印

3、图像水印的安全性问题

Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/abs/2306.17439

代码链接：

https://github.com/XuandongZhao/Unigram-Watermark

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2306.01953

代码链接：

https://github.com/XuandongZhao/WatermarkAttacker

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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赵宣栋

UC Santa Barbara 博士生

赵宣栋就读于UC Santa Barbara，目前博士5年级，导师是李磊老师和王宇翔老师。主要研究方向为可信机器学习，在机器学习和自然语言处理顶会上发表多篇论文，并在谷歌微软等研究院实习，获得过UCSB校长奖学金及中国国家奖学金。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=35530

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